論文の概要: Unlocking Real-Time Fluorescence Lifetime Imaging: Multi-Pixel Parallelism for FPGA-Accelerated Processing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.07364v2
• Date: Fri, 15 Nov 2024 15:46:00 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-18 15:36:21.115119
• Title: Unlocking Real-Time Fluorescence Lifetime Imaging: Multi-Pixel Parallelism for FPGA-Accelerated Processing
• Title（参考訳）: リアルタイム蛍光ライフタイムイメージングのアンロック:FPGA高速化処理のためのマルチピクセル並列処理
• Authors: Ismail Erbas, Aporva Amarnath, Vikas Pandey, Karthik Swaminathan, Naigang Wang, Xavier Intes,
• Abstract要約: FPGAベースのハードウェアアクセラレーターを用いてリアルタイムFLIを実現する手法を提案する。 我々は、時間分解カメラと互換性のあるFPGAボード上に、GRUベースのシーケンス・ツー・シーケンス(Seq2Seq)モデルを実装した。 GRUベースのSeq2Seqモデルと、Seq2SeqLiteと呼ばれる圧縮されたバージョンを統合することで、複数のピクセルを並列に処理することができ、シーケンシャル処理と比較して遅延を低減できた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.369919866595525
• License:
• Abstract: Fluorescence lifetime imaging (FLI) is a widely used technique in the biomedical field for measuring the decay times of fluorescent molecules, providing insights into metabolic states, protein interactions, and ligand-receptor bindings. However, its broader application in fast biological processes, such as dynamic activity monitoring, and clinical use, such as in guided surgery, is limited by long data acquisition times and computationally demanding data processing. While deep learning has reduced post-processing times, time-resolved data acquisition remains a bottleneck for real-time applications. To address this, we propose a method to achieve real-time FLI using an FPGA-based hardware accelerator. Specifically, we implemented a GRU-based sequence-to-sequence (Seq2Seq) model on an FPGA board compatible with time-resolved cameras. The GRU model balances accurate processing with the resource constraints of FPGAs, which have limited DSP units and BRAM. The limited memory and computational resources on the FPGA require efficient scheduling of operations and memory allocation to deploy deep learning models for low-latency applications. We address these challenges by using STOMP, a queue-based discrete-event simulator that automates and optimizes task scheduling and memory management on hardware. By integrating a GRU-based Seq2Seq model and its compressed version, called Seq2SeqLite, generated through knowledge distillation, we were able to process multiple pixels in parallel, reducing latency compared to sequential processing. We explore various levels of parallelism to achieve an optimal balance between performance and resource utilization. Our results indicate that the proposed techniques achieved a 17.7x and 52.0x speedup over manual scheduling for the Seq2Seq model and the Seq2SeqLite model, respectively.
• Abstract（参考訳）: 蛍光寿命イメージング(FLI)は、蛍光分子の崩壊時間を計測し、代謝状態、タンパク質相互作用、リガンド-受容体結合の洞察を与えるバイオメディカル分野で広く用いられている技術である。 しかし、ダイナミックアクティビティモニタリングなどの高速な生物学的プロセスや、ガイド付き手術などの臨床応用は、長いデータ取得時間と計算的に要求されるデータ処理によって制限される。 ディープラーニングは後処理時間を短縮していますが、リアルタイムアプリケーションでは、時間解決データ取得がボトルネックとして残っています。 そこで本研究では,FPGAベースのハードウェアアクセラレータを用いたリアルタイムFLIを実現する手法を提案する。 具体的には、時間分解カメラと互換性のあるFPGA基板上に、GRUベースのシーケンス・ツー・シーケンス(Seq2Seq)モデルを実装した。 GRUモデルは、DSPユニットとBRAMに制限のあるFPGAのリソース制約と正確な処理のバランスをとる。 FPGA上の限られたメモリと計算資源は、低レイテンシアプリケーションのためのディープラーニングモデルをデプロイするために、演算とメモリ割り当ての効率的なスケジューリングを必要とする。 ハードウェア上でタスクスケジューリングとメモリ管理を自動化するキューベースの離散イベントシミュレータであるSTOMPを用いて,これらの課題に対処する。 GRUをベースとしたSeq2Seqモデルと、知識蒸留により生成されたSeq2SeqLiteと呼ばれる圧縮バージョンを統合することにより、複数のピクセルを並列に処理し、シーケンシャル処理に比べてレイテンシを低減できる。 性能と資源利用の最適バランスを達成するために,様々なレベルの並列性について検討する。 提案手法は,Seq2SeqモデルとSeq2SeqLiteモデルに対して,手動スケジューリングよりも17.7x,52.0xの高速化を実現している。

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